錢盆網全流程多維度風控管理，利用大數據技術保障運營安全

“大數據風控”是近年來金融行業的熱詞，最近，越來越多的機構與平臺不斷提到大數據風控，那么，什么是大數據？什么又是大數據風控？錢盆網大數據風控究竟怎么保護出借人的利益？

大數據風控是什么

大數據，顧名思義，是指體量特別大，類別特別多的數據集。但在今天的金融行業，大數據一詞的含義主要是指全量數據、用戶行為數據和圍繞客戶的信用數據。這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關。

大數據風控，確切地說就是利用互聯大數據技術實施科學的、全面的、智能的風險控制。在運營過程中，風控單位會收集被調查者在傳統金融機構的信用歷史、在互聯網上的消費數據甚至社交數據，將信用風險事件的發生概率降到最低。

大數據風控統計來源

對于大數據風控而言，錢盆網主要通過以下幾部分數據進行風險控制：

一是用戶申請時提交的數據信息，如年齡、性別、籍貫、收入狀況等基礎的個人數據，這些數據可以了解用戶的基本情況，驗證用戶的身份；

二是用戶在使用過程中產生的行為數據，包括資料的更改、選填資料的順序、申請中使用的設備等，可以通過用戶的行為來進行特征挖掘；

三是用戶在平臺上累積的交易數據，如果公司運營比較久的話，可以累積比較多的用戶借款相關數據，這類數據對于判斷用戶信用會有很高的價值；

四是第三方數據，包括來自政府、公共企事業單位、銀行等機構的數據，以及用戶在電商、社交網絡、網絡新聞等互聯網應用上留存的數據。這類數據可以從多角度展示用戶的特征，利用這些數據進行建模分析，可以找出不同特征與信用水平之間的相關性。

大數據風控怎么工作

大數據風控，最佳的切入點還是金融數據。一個人的金融數據往往是個人信用的體現，可以有效反映用戶的還款能力和還款意愿。這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是錢盆網信用風險評估最好的數據。

但是除了這些強相關的數據，一些用戶行為數據對信用風險評估也具有較大的影響。例如用戶是否經常去澳門賭博，用戶是否經常刻意隱藏自己，用戶是否參與高利貸，用戶是否具有吸毒傾向，是否患有重大心理疾病等等，這些信息在一定概率下決定了用戶風險水平。

在某些條件下，這些因素會影響到信用風險事件的具體走向。錢盆網通過分析已經發生的信用風險事件之后，發現的這些用戶行為信息在很多風險事件中起到了很關鍵的作用。小概率風險事件也會導致很嚴重的后果，與信用風險事件的發生具有較強的關聯性。

與現實中一樣，互聯網上的用戶行為也同信用風險高度相關。例如，全部用大寫字母填寫資料的人，信用貸款逾期率較高；凌晨1點登陸網絡申請貸款的人，惡意欺詐的比較多；手機上只有貸款App，沒有其他App的人，其惡意欺詐比率高；缺少社交活動的人，其貸款逾期可能性較高等等。這些用戶行為信息都同信用風險高度相關，錢盆網也將這些可疑的行為作為重要因子進行錄入，對客戶的信用評分進行仔細評估。

除此之外，大數據的數據采集和計算能力，能讓平臺建立實時的風險管理視圖。借助于全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，提升量化風險評估能力。

數據、技術、模型、分析成為錢盆網信用風險評估的四個關鍵元素，其背后的力量就是平臺自身大數據的技術和分析能力。利用大數據的風控能力，錢盆網得以實時整理風險因子信息，生成實時風險管理視圖，提高風險管理的及時性。

不僅如此，錢盆網大數據風控可以提供強相關數據和實效性數據。這些數據與內部數據、原有數據打通和整合之后，可以更加客觀了解客戶的還款能力，并影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。多緯度、細顆粒度、全面的信息和全方位的分析綜合能力，正是大數據風控的優勢所在，同時也是錢盆網賴以發展的重要技術。

在行業波動的大環境下，錢盆網憑借著先進的大數據技術，和透明化的運營方式，讓每一位投資人 “安心”；增強了自身的的風控，為提振行業信心貢獻出自己的一部分力量，讓行業“舒心”；未來，錢盆網還將繼續提升在大數據風險控制、合規化建設等方面的業務能力，讓每一位客戶為平臺的運營“放心”。